KR101727580B1 - 산업 안전 관리 시스템 및 이의 구축 방법 - Google Patents

산업 안전 관리 시스템 및 이의 구축 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 산업 안전 관리 시스템 및 이의 구축 방법에 관한 것으로, 작업장의 환경을 통합 수집할 수 있는 환경 정보 수집 장치와, 환경 수집 정보와 빅데이터 기반의 작업자의 안전을 위협하는 상황을 인식하는 상황 패턴 인식 장치와, 위험 상황에서의 작업자 상태 및 대체 형태를 확인하기 위한 체험 시뮬레이터 장치 및 작업장별 재해 발생을 예측하는 위험 감지 예측 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템 및 이의 구축 방법을 제공한다.

Description

산업 안전 관리 시스템 및 이의 구축 방법{INDUSTRIAL SAFETY MENAGEMENT SYSTEM AND MEHTOD FOR BUILDING THE SAME}
본 발명은 산업 안전 관리 시스템 및 이의 구축 방법에 관한 것으로, 작업현장의 환경정보와 산업재해 발행 유형 및 근로자의 상태 등의 정형/비정형 데이터를 수집 분석하고 작업자의 행동패턴을 융합하여 산업 재해 예측 및 훈련 가능 시뮬레이션을 통해 산업 안전 교육, 훈련 및 관리가 가능한 시스템에 관한 것이다.
산업안전은 산업 활동 중에 일어나는 모든 재해나 사고로부터 근로자의 신체와 건강을 보호하고, 산업 시설을 안전하게 보호 및 유지하는 모든 활동을 지칭하는 것으로, 사업장에 있어서 산업재해가 일어날 가능성이 있는 건설물, 장치, 기계, 재료 등의 손상, 파괴에 기인하는 잠재 위험성(hazard)을 배제해서 안전성을 확보하는 것을 목적으로 하고 있다.
산업재해는 노동과정에서 작업환경 또는 작업행동 등 업무상의 사유로 발생하는 노동자의 신체적·정신적 피해를 말하는 것으로, 산업재해의 발생 원인을 근로자 측에서 보면, 근로자의 피로, 근로자의 작업상의 부주의나 실수, 근로자의 작업상의 숙련미달 등을 들 수 있으며, 사용자측에서 보면 주로 산업재해에 대한 안전대책이나 예방대책의 미비·부실에 기인한다고 볼 수 있다.
이와 같은 산업 안전의 위험 요소로는 화재, 폭발, 중독, 직업병, 대기오염, 수질오염과 같은 화학적 위험 요소, 방사선 장해, 화상, 동상, 난청, 손 절단과 같은 물리적 위험 요소, 감전등의 전기적 위험 요소 및 붕괴, 침하 및 낙반과 같은 시설 위험 요소가 있다.
이와 같은 위험요소들로 인한 재해는 작년 기준으로 재해율은 약 0.41%이고, 재해자수만 해도 67,204명에 이를 정도로 많은 상황이다.
재해 유형별로 사고 재해자는 넘어짐에 의한 경우가 17.6%, 끼임에 의한 경우가 16.4%, 떨어짐에 의한 경우가 15.3%, 절단, 베임 및 찔림에 의한 경우가 8.4%, 물체에 맞음에 의한 경우가 8.1% 순으로 자주 발생한다. 또한, 재해 유형별 사고 사망자는 떨어짐에 의한 경우가 35.2%, 끼임에 의한 경우기 11.8%, 부딪힘에 의한 경우가 9.4%, 깔림, 뒤집힘 등에 의한 경우가 8.3% 순으로 자주 발생한다.
이와 같이, 기업에 안전사고가 발생한 경우 직접적 피해는 인적, 물적 손실이 복구투자로 이어지고 이는 경제성장 및 수요를 감소시켜 경제, 사회 전반에 부정적 영향을 미치게 된다. 또한, 간접적 피해는 사회경제적 기능장애와 공급 감소, 생산능력저하를 유발하게 된다.
그리고, 어떤 사회나 기업이라도 재난으로부터 완벽하게 자유로울 수 없으며 임기응변식의 대처는 피해가 극대화되어 기업의 경우 생존에도 영향을 미칠 수 있다.
안전 및 방재산업의 융합적 성격으로 인해 기술 및 산업으로서의 정체성이 모호하고, 그동안 체계적 육성 지원도 미흡하였다. 특히, 관련 기업이 영세하고, 산업 규모도 작아 새로운 유망상품을 발굴하고, 이를 보급하는 데 기여할 수 있는 안전 및 방재산업 고도화 정책이 필요하다.
따라서, 환경변화로 인한 위험 및 재난이 융?복합화 되고, 재난의 유형이 다양해 짐에 따라 그 변화에 대응할 수 있는 연구가 필요한 상황이다.
산업재해는 대기업보다 영세한 중소기업에서의 사고, 사망비율이 압도적으로 높아 체계적 관리와 투자에 따라 줄일 수 있다는 점을 알 수 있다.
(특허 문헌 1) 공개 특허 공보 제10-2008-105433호 (특허 문헌 2) 등록 특허 공보 제10-1490373호 (특허 문헌 3) 공개 특허 공보 제10-2012-96977호 (특허 문헌 4) 등록 특허 공보 제10-1370775호
국내 안전, 방재분야 기술 및 산업수준은 선진국에 비해 격차가 매우 크고, 인프라도 부족하여 정부의 지속적 관심 및 투자확대가 시급하고, IT기술 및 인력관점에서 잠재력은 충분하나 해당 분야에 대한 경험과 투자 소홀로 선진국 대비 많은 기술격차를 보이고 있다.
또한, 안전 및 방재산업이 성장할 수 있는 기회 요인이 증가하고 있어 글로벌 경쟁력을 갖춘 기술 및 제품 개발이 필요하다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 작업현장의 환경정보와 산업재해 발행 유형 및 근로자의 상태 등의 정형/비정형 데이터를 수집 분석하고 작업자의 행동패턴을 융합하여 산업 재해 예측 및 훈련 가능 시뮬레이션을 통해 산업 안전 교육, 훈련 및 관리할 수 있는 산업 안전 관리 시스템 및 이의 구축 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 작업장의 환경을 통합 수집할 수 있는 환경 정보 수집 장치와, 환경 수집 정보와 빅데이터 기반의 작업자의 안전을 위협하는 상황을 인식하는 상황 패턴 인식 장치와, 위험 상황에서의 작업자 상태 및 대체 형태를 확인하기 위한 체험 시뮬레이터 장치 및 작업장별 재해 발생을 예측하는 위험 감지 예측 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템을 제공한다.
상기 환경 정보 수집 장치는 작업장 내부를 촬영하는 영상 촬영부와, 작업장 내부에 설치된 통합 센서부와, 작업자가 작용하는 웨어러블 센서부와, 영상 촬영부, 통합 센서부 및 웨어러블 센서부의 측정값을 통합 수집하여 전송하는 환경 정보 전송부와, 영상 촬영부, 통합 센서부 및 웨어러블 센서부를 제어하고, 이들의 사용 시간 및 동작 유무를 판단하여 교체 시기를 알려주는 환경 정보 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 상황 패턴 인식 장치는 작업자(객체)의 이동 궤적을 추적하는 궤적 추적부와, 작업장의 환경 정보를 분석 관리하는 환경 분석부와, 빅데이터 기반의 정보를 분석하는 정보 분석부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 궤적 추적부는 환경 정보 수집 장치의 결과를 이용하여 작업장의 배경을 모델링하는 배경 모델링 모듈과, 작업자 별로 분류하고, 이들에 객체 번호를 부여하여 분류하는 작업자 분류 모듈과, 배경 모델링 모듈에 의한 작업장 내를 객체 번호가 부여된 작업자가 이동하는 궤적을 추적 분류하는 궤적 추적 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 환경 분석부는 환경 정보 수집 장치를 통해 작업장 내의 환경 정보 데이터 베이스를 구축하는 정보 구축 모듈과, 구축된 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 위험 지역과 안전 지역을 구획하여 관리하는 통합 관리 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 정보 분석부는 빅 데이터를 수집하여 필터링하는 필터링 모듈과, 빅 데이터를 분석하고 마이닝하는 빅데이터 분석 모듈과, 분석된 빅 데이터를 이용하여 데이터를 예측 분석하는 빅 데이터 예측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 체험 시뮬레이터 장치는 작업자가 근무하는 또는 근무할 작업장 환경을 가상 공간으로 제공하는 체험 시뮬레이터부와, 작업자들의 이동 궤적에 따른 위험 요소를 저장하는 위험요소 저장부와, 위험 요소를 체험 시뮬레이터부에서 구현하는 위험요소 구현부와, 구현된 위험요소에 대한 작업자의 반응을 취합 저장하는 반응 확인부와, 위험 요소별 대응 방안을 체험 시뮬레이터부에 구현하는 교육 훈련부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 위험 요소 저장부는 분석된 환경 정보와 빅데이터 정보를 통해 작업장에 해당하는 화학적 위험요소, 물리적 위험요소, 전기적 위험요소 및 시설 위험 요소에 대한 작업장 위치별 위험 발생 정도를 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 위험요소 구현부는 조작자 즉, 관리자에 따라 해당 지역의 발생 가능성에 따른 위험 요소를 가상공간에 구현하고, 상기 반응 확인부는 체험 시뮬레이터부를 체험하고 있는 작업자에게 발생한 위험 상황에 작업자가 어떠한 반응을 하고 어떠한 행동을 수행하는 지를 판단하고, 그 결과를 위험 감지 예측 장치에 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기 위험 감지 예측 장치는 상황 패턴 인식 장치의 작업장 분석 결과와 체험 시뮬레이터 장치에 따른 위험 요인에 대한 작업자의 상태 및 반응(대체형태)를 이용하여 작업장 내의 위험 발생 정도를 예측하는 위험 예측부와, 예측된 위험 정도와 작업자의 이동 궤적을 이용하여 작업자에게 위험을 사전에 알려주는 위험 통지부와, 작업장별 위험 예측 정도와, 체험 시뮬레이션 결과를 저장하고, 상황 패턴 인식 장치에 제공하여 빅데이터로 분석하도록 하는 정보 저장부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 작업자에게 웨어러블 센서부를 부착하여 작업자의 움직임 및 작업장에 영상촬영부, 통합 센서부를 설치하여 작업장 내의 환경정보를 수집하는 단계와, 수집된 환경 정보와 빅데이터를 이용하여 작업장의 위험 요인이 있는 지역을 인식하는 단계와, 인식된 작업장 환경 정보를 가상 체험 시뮬레이터를 이용하여 작업자가 체험하되, 위험 요인을 가상 체험 시뮬레이터에서 구현하는 단계와, 구현된 위험 요인에 대한 작업자의 반응을 수집하는 단계와, 수집된 작업자의 반응과 작업장의 환경 정보를 이용하여 위험 감지 예측을 통해 작업장 내의 위험 발생 정도를 예측하는 단계 및 예측 결과와 작업자의 이동 궤적을 이용하여 작업자에게 위험 발생을 통지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템의 구축 방법을 제공한다.
상기 위험 요소는 작업장에서 발생할 수 있는 화학적 위험요소, 물리적 위험요소, 전기적 위험요소 및 시설 위험 요소를 지칭하고, 상세하게는 화재, 폭발, 중독, 오염, 절단, 넘어짐, 끼임, 떨어짐, 부딪힘, 깔림, 감전, 붕괴, 침하 및 낙반으로 분류되는 것을 특징으로 한다.
이와 같이 본 발명은 작업현장의 환경정보와 산업재해 발행 유형 및 근로자의 상태등의 정형/비정형데이터를 수집 분석하고 작업자의 행동패턴을 융합하여 안전 위험 발생 예측 모델을 개발할 수 있게 된다. 또한, 가상현실기반 시뮬레이터 체험을 통한 산업 재해 안전의식을 고취시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산업 안전 관리 시스템을 설명하기 위한 블록도.
도 2는 일 실시예에 따른 환경 정보 수집 장치의 블록도.
도 3은 통합 센서부의 블록도.
도 4는 일 실시예에 따른 상황 패턴 인식 장치의 블록도.
도 5는 궤적 추적부의 블록도.
도 6은 정보 분석부의 블록도.
도 7은 일 실시예에 따른 체험 시뮬레이터 장치의 블록도.
도 8은 일 실시예에 따른 위험 감지 예측 장치의 블록도.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 산업 안전 관리 시스템 구축 방법을 설명하기 위한 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.
본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석 되어야 할 것이다. 이러한 이유로 본 발명의 산업 안전 관리 시스템 및 방법은 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산업 안전 관리 시스템을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2는 일 실시예에 따른 환경 정보 수집 장치의 블록도이고, 도 3은 통합 센서부의 블록도이다. 도 4는 일 실시예에 따른 상황 패턴 인식 장치의 블록도이고, 도 5는 궤적 추적부의 블록도이고, 도 6은 정보 분석부의 블록도이다. 도 7은 일 실시예에 따른 체험 시뮬레이터 장치의 블록도이다. 도 8은 일 실시예에 따른 위험 감지 예측 장치의 블록도이다.
도 1 내지 도 8에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 산업 안전 관리 시스템은 작업장의 환경을 통합 수집할 수 있는 환경 정보 수집 장치(100)와, 빅데이터 기반의 작업자의 안전을 위협하는 상황을 인식하는 상황 패턴 인식 장치(200)와, 위험 상황에서의 작업자 상태 및 대체 형태를 확인하기 위한 체험 시뮬레이터 장치(300)와, 작업장별 재해 발생을 예측하는 위험 감지 예측 장치(400)를 포함한다.
환경 정보 수집 장치(100)는 작업장 내부를 촬영하는 영상 촬영부(110)와, 작업장 내부에 설치된 통합 센서부(120)와, 작업자가 작용하는 웨어러블 센서부(130)와, 영상 촬영부(110), 통합 센서부(120) 및 웨어러블 센서부(130)의 측정값을 통합 수집하여 전송하는 환경 정보 전송부(140)와, 영상 촬영부(110), 통합 센서부(120) 및 웨어러블 센서부(130)를 제어하고, 이들의 사용 시간 및 동작 유무를 판단하여 교체 시기를 알려주는 환경 정보 제어부(150)를 포함한다.
영상 촬영부(110)는 작업장 내부에 설치된 다수의 카메라 또는 CCTV를 포함한다. 이때, 영상 촬영부(110)는 각기 회전이 가능하고, 환경 정보 전송부(150)는 영상 촬영부(110)의 정보만을 별도로 전송하는 것이 가능하다.
통합 센서부(120)는 화재, 폭발, 중독, 대기 오염, 수질 오염등을 측정하기 위한 화학적 위험 측정 센서(121)와, 진동, 넘어짐, 끼임, 깔림, 떨어짐, 부딪힘과 같은 물리적 위험 측정 센서(122)와, 누전, 감전과 같은 전기적 위험 측정 센서(123)와, 붕괴, 침하 및 낙반과 같은 시설 위험 측정 센서(124)를 포함한다.
이와 같은 센서로는 다양한 형태의 센서가 사용될 수 있다. 즉, 산소 농도 측정 센서, 온도 감지 센서, 습도 감지 센서, 조도 감지 센서, 연기 및 불꽃 감지 센서, 가스 감지 센서, 풍향 감지 센서, 충격 감지 센서, 가속도 센서, 누전 감지 센서, 진동 감지 센서 등을 사용할 수 있다. 이와 같은 센서들의 배치 위치와 장소에 따라 앞서 설명한 측정 센서로 동작할 수 있다.
웨어러블 센서부(130)는 작업자의 몸체 부착되어 작업자 주변의 위험을 감지하는 작업자 환경 감지센서(131)와, 작업자의 상태를 감지하는 상태 감지 센서(132)를 구비한다.
환경 감지 센서(131)로는 산소 농도 측정센서, 온도 감지 센서, 연기 감지 센서, 가스 감지 센서 중 어느 하나의 센서를 사용하는 것이 가능하다. 이를 통해 작업자가 이동하는 중 작업자 주변 환경 변화를 실시간으로 감지할 수 있다.
상태 감지 센서(132)로는 충격 감지 센서, 가속도 센서, 진동 감지 센서를 사용할 수 있다. 이를 통해 작업자가 넘어지는 등의 위험요소를 신속하게 파악할 수 있다.
상술한 영상 촬영부(110), 통합 센서부(120) 및 웨어러블 센서부(130)는 환경 정보 전송부(140)와 실시간으로 통신을 진행하여 자신들의 감지 결과를 제공한다.
환경 정보 전송부(140)는 제공받은 센싱 및 결과값을 상황 패턴 인식 장치에 제공한다.
물론, 본 실시예는 다수의 환경 정보 전송부(140)가 구비될 수 있다. 이를 통해 영상 촬영부(110), 통합 센서부(120) 및 웨어러블 센서부(130) 각각에 환경 정보 전송부가 마련될 수 있다. 이를 통해 각 부에서 발생된 결과 값을 즉시 상황 패턴 인식 장치(200)에 제공할 수 있다. 이는 하나의 환경 정보 전송부(140)가 고장이 나더라도 다른 센서에 의한 결과 값이 상황 패턴 인식 장치(200)에 제공될 수 있기 때문에 작업장의 위험 요소를 관리자가 빠르게 알 수 있다.
환경 정보 전송부(140)는 영상 촬영부(110), 통합 센서부(120) 및 웨어러블 센서부(130)의 동작 상태 값을 환경 정보 제어부(150)에 제공한다.
환경 정보 제어부(150)는 이 동작 상태 값과 이들의 구동 시간을 이용하여 영상 촬영부(110), 통합 센서부(120) 및 웨어러블 센서부(130)의 고장 유무를 판단하고, 교체 시기를 관리자에게 알려줄 수 있다.
상술한 구성의 환경 정보 수집 장치(100)를 통해 수집된 작업장의 환경을 상황 패턴 인식 장치(200)가 인식하여 위험 여부를 판단한다.
상황 패턴 인식 장치(200)는 작업자(객체)의 이동 궤적을 추적하는 궤적 추적부(210)와, 작업장의 환경 정보를 분석 관리하는 환경 분석부(220)와, 빅데이터 기반의 정보를 분석하는 정보 분석부(230)를 포함한다.
궤적 추적부(210)는 환경 정보 수집 장치(100)의 결과를 이용하여 작업장의 배경을 모델링하는 배경 모델링 모듈(211)과, 작업자 별로 분류하고, 이들에 객체 번호를 부여하여 분류하는 작업자 분류 모듈(212)과, 배경 모델링 모듈(211)에 의한 작업장 내를 객체 번호가 부여된 작업자가 이동하는 궤적을 추적 분류하는 궤적 추적 모듈(230)을 포함한다.
이와 같은 궤적 추적부(210)를 통해 작업장 내의 작업자의 이동 궤적과 이에 따른 각 구간별 위험 발생 요소를 파악할 수 있고, 위험요인 발생시 작업자를 가장 가까운 안전 지역으로 이동시킬 수 있다.
환경 분석부(220)는 환경 정보 수집 장치를 통해 작업장 내의 환경 정보 데이터 베이스를 구축하는 정보 구축 모듈(221)과, 구축된 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 위험 지역과 안전 지역을 구획하여 관리하는 통합 관리 모듈(222)을 포함한다.
정보 분석부(230)는 빅 데이터를 수집하여 필터링하는 필터링 모듈(231)과, 빅 데이터를 분석하고 마이닝하는 빅데이터 분석 모듈(232)과, 분석된 빅 데이터를 이용하여 데이터를 예측 분석하는 빅 데이터 예측 모듈(233)을 포함한다.
이를 통해, 산업 현장에서 자주 발생하는 위험과 그 위험 지역에 관한 분류가 용이해 질 수 있다.
본 실시예에서는 이와 같이 상황 패턴 인식 장치(200)를 통해 인식되고 분석된 결과를 작업장에 가상 시뮬레이션 형태로 적용하고, 이를 통해 해당 작업장에 근무하는 작업자가 이 시뮬레이션을 이용하여 위험 상황의 대처 형태와 방법을 분석하고, 그 결과를 이용하여 해당 작업장의 위험을 예측 감지한다.
체험 시뮬레이터 장치(300)는 작업자가 근무하는 또는 근무할 작업장 환경을 가상 공간으로 제공하는 체험 시뮬레이터부(310)와, 작업자들의 이동 궤적에 따른 위험 요소를 저장하는 위험요소 저장부(320)와, 위험 요소를 체험 시뮬레이터부(310)에서 구현하는 위험요소 구현부(330)와, 구현된 위험요소에 대한 작업자의 반응을 취합 저장하는 반응 확인부(340)와, 위험 요소별 대응 방안을 체험 시뮬레이터부에 구현하는 교육 훈련부(350)를 포함한다.
체험 시뮬레이터부(310)는 가상 공간의 구현이 가능한 다양한 장치가 가능하고, 동작 제어 기술과 시작 정보의 컨트롤 기술을 구비한다.
위험 요소 저장부(320)는 분석된 환경 정보와 빅데이터 정보를 통해 작업장에 해당하는 화학적 위험요소, 물리적 위험요소, 전기적 위험요소 및 시설 위험 요소에 대한 작업장 위치별 위험 발생 정도를 저장한다. 작업장 중 화재, 폭발, 중독, 오염, 절단, 넘어짐, 끼임, 떨어짐, 부딪힘, 깔림, 감전, 붕괴, 침하 및 낙반과 같은 위험 요소가 발생할 할 수 있는 지역과 그 지역에서의 발생 가능성 등이 분류 저장된다.
위험요소 구현부(330)는 조작자 즉, 관리자에 따라 해당 지역의 발생 가능성에 따른 위험 요소를 가상공간에 구현한다. 예를 들어 낙하 가능성이 있는 지역에 낙하가 발생하는 것을 체험 시뮬레이터부에서 구현하도록 한다.
반응 확인부(340)는 체험 시뮬레이터부를 체험하고 있는 작업자에게 발생한 위험 상황에 작업자가 어떠한 반응을 하고 어떠한 행동을 수행하는 지를 판단하고, 그 결과를 위험 감지 예측 장치에 제공한다.
교육 훈련부(350)는 체험 시뮬레이터부에서 구현된 위험 요소에 대하여 작업자가 대응하여야할 메뉴얼을 보여주어 작업자에 이에 따라 행동하도록 하게 함으로서 작업자를 교육한다.
위험 감지 예측 장치(400)는 상황 패턴 인식 장치(200)의 작업장 분석 결과와 체험 시뮬레이터 장치(300)에 따른 위험 요인에 대한 작업자의 상태 및 반응(대체형태)를 이용하여 작업장 내의 위험 발생 정도를 예측하는 위험 예측부(410)와, 예측된 위험 정도와 작업자의 이동 궤적을 이용하여 작업자에게 위험을 사전에 알려주는 위험 통지부(420)와, 작업장별 위험 예측 정도와, 체험 시뮬레이션 결과를 저장하고, 상황 패턴 인식 장치(200)에 제공하여 빅데이터로 분석하도록 하는 정보 저장부(430)를 포함한다.
위험 통지부(420)는 웨어러블 형태의 통지 수단이 사용될 수 있다.
이를 통해 작업현장의 환경정보와 산업재해 발행 유형 및 근로자의 상태등의 정형/비정형데이터를 수집 분석하고 작업자의 행동패턴을 융합하여 안전 위험 발생 예측 모델을 개발할 수 있게 된다. 또한, 가상현실기반 시뮬레이터 체험을 통한 산업 재해 안전의식을 고취시킬 수 있다.
이를 통해 안전 및 방재 관련 산업분류와 관련 DB 구축을 통하여 체계적인 현황분석과 함께 정책수립의 근거를 확보할 수 있고, 특히, 위험요소에 대한 작업자들의 대처 형태를 확인할 수 있고, 이의 교정도 가능하다.
기업의 시장 중심적인 메커니즘을 통하여 안전 및 방재 고도화를 달성할 수 있는 감시 및 보호활동이 활발해 짐으로써 궁극적으로 산업현장의 안전사고와 재난발생을 감소시킬 수 있다. 최첨단 u-IT 기술 적용 스마트 안전관리 시스템 구축으로 안전사고 사전 예방 및 안전사고 발생 시 즉각적인 조치를 통한 피해 최소화를 할 수 있고, 작업자, 설비, 환경 등 공장의 안전관리를 위한 각종 센서 확장 구축 및 연동을 통한 스마트 팩토리 구현이 가능하다. 작업자 위치 파악(위험요소 접근)에 따른 경고 서비스를 통해 협착, 충돌, 이상온도에 의한 접촉에 대한 안전사고율 약 30% 절감할 수 있고, 유해가스 정보 검출 센싱 및 위험 경고 서비스를 통해 유해가스에 의한 질식에 의한 안전사고율 약 25% 절감할 수 있다.
하기에서는 상술한 구성의 산업 안전 관리 시스템 구축 방법을 제공한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 산업 안전 관리 시스템 구축 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9에 도시된 바와 같이 작업자에게 웨어러블 센서부를 부착하여 작업자의 움직임 및 작업장에 영상촬영부, 통합 센서부를 설치하여 작업장 내의 환경정보를 수집한다(S110).
이때, 기존 작업장에 설비된 장치나 센서를 그대로 사용하는 것이 효과적이다. 작업장 내의 환경 정보를 취합하기 위해 1주 내지 10주 이내의 기간 동안 센서의 정보를 수집하는 것이 효과적이다. 본 실시예에서는 구축시를 기준으로 이야기한 것으로 상시 구동시에는 이와 같은 센서가 상시 적용된다.
이어서, 수집된 환경 정보와 빅데이터를 이용하여 위험 요인이 있는 지역을 인식한다(S120).
즉, 작업장별로 위험 요소 별로 발생할 지역을 구획한다. 이는 작업자들의 이동 궤적과 센서의 센싱 결과를 바탕으로 자동 분류되는 것이 효과적이다.
위험 요소는 앞서 설명한 바와 같이 작업장에서 발생할 수 있는 화학적 위험요소, 물리적 위험요소, 전기적 위험요소 및 시설 위험 요소를 지칭하고, 상세하게는 화재, 폭발, 중독, 오염, 절단, 넘어짐, 끼임, 떨어짐, 부딪힘, 깔림, 감전, 붕괴, 침하 및 낙반으로 분류된다. 그리고, 이와 같은 분류과 작업장의 발생 가능 지역에 따라 분류된다.
이어서, 인식된 작업장 환경 정보를 가상 체험 시뮬레이터를 이용하여 작업자가 체험하되, 위험 요인을 가상 체험 시뮬레이터에서 구현한다(S130).
작업자가 가상 체험 시뮬레이터에 탑승하고, 작업장을 자신의 이동 궤적에 따라 거닐게 된다. 이때, 앞서 이야기한 위험 요소가 불시에 발생하게 한다.
이어서, 구현된 위험 요인에 대한 작업자의 반응을 수집한다(S140).
작업자는 불시에 발생한 위험 요소에 대하여 그 순간 자신이 취할 수 있는 행동을 하게 된다. 이때, 가상 체험 시뮬레이터는 작업자의 반응을 수집한다. 즉, 좁은 통로가 있는 작업장을 거닐고 있는 작업자 앞에 낙화물이 떨어지는 상황을 만들고 이 상황에서 작업자들이 취하는 행동을 수집한다.
이어서, 수집된 작업자의 반응과 작업장의 환경 정보를 이용하여 위험 감지 예측을 통해 작업장 내의 위험 발생 정도를 예측한다(S150).
앞서의 가상 체험 시뮬레이션을 다수의 작업자가 체험하여 전체 작업자들의 행동 반응을 취합하여 발생 위험에 대한 대응 정도를 파악하게 되고, 앞서 선정된 위험 요인에 대한 발생 구간을 파악할 수 있게 된다.
이를 통해 작업장 내의 위험 발생 정도를 정확하게 예측할 수 있게 된다.
이후, 예측 결과와 작업자의 이동 궤적을 이용하여 작업자에게 위험 발생을 알려줌으로 인해 위험 발생을 억제할 수 있다(S160).
또한, 가상 체험 시뮬레이터를 통해 위험 발생시 대처 방안을 교육시킴으로 인해 위험 발생을 줄일 수 있다. 그리고, 가상 체험 시뮬레이션 결과를 빅 데이터에 추가함으로 인해 더욱 정교한 분석이 가능할 수 있다.
이상, 본 발명에 대하여 전술한 실시예들 및 첨부된 도면을 참조하여 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않으며 후술되는 특허청구범위에 의해 한정된다. 따라서 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 후술되는 특허청구범위의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명이 다양하게 변형 및 수정될 수 있음을 알 수 있을 것이다.
100 : 환경 정보 수집 장치 110 : 영상 촬영부
120 : 통합 센서부 130 : 웨어러블 센서부
140 : 환경 정보 전송부 150 : 환경 제어부
200 : 상황 패턴 인식 장치 210 : 궤적 추적부
220 : 환경 분석부 230 : 정보 분석부
300 : 체험 시뮬레이터 장치 310 : 체험 시뮬레이터부
320 : 위험 요소 저장부 330 : 위험 요소 구현부
340 : 반응 확인부 350 : 교육 훈련부
400 : 위험 감지 예측 장치 410 : 위험 예측부
420 : 위험 통지부 430 : 정보 저장부

Claims (12)

  1. 작업장의 환경을 통합 수집할 수 있는 환경 정보 수집 장치;
    환경 수집 정보와 빅데이터 기반의 작업자의 안전을 위협하는 상황을 인식하는 상황 패턴 인식 장치;
    위험 상황에서의 작업자 상태 및 대체 형태를 확인하기 위한 체험 시뮬레이터 장치; 및
    작업장별 재해 발생을 예측하는 위험 감지 예측 장치를 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 체험 시뮬레이터 장치는 작업자가 근무하는 또는 근무할 작업장 환경을 가상 공간으로 제공하는 체험 시뮬레이터부와, 작업자들의 이동 궤적에 따른 위험 요소를 저장하는 위험요소 저장부와, 위험 요소를 체험 시뮬레이터부에서 구현하는 위험요소 구현부와, 구현된 위험요소에 대한 작업자의 반응을 취합 저장하는 반응 확인부와, 위험 요소별 대응 방안을 체험 시뮬레이터부에 구현하는 교육 훈련부를 포함하되,
    상기 위험 요소 저장부는 분석된 환경 정보와 빅데이터 정보를 통해 작업장에 해당하는 화학적 위험요소, 물리적 위험요소, 전기적 위험요소 및 시설 위험 요소에 대한 작업장 위치별 위험 발생 정도를 저장하고,
    상기 위험요소 구현부는 조작자 즉, 관리자에 따라 해당 지역의 발생 가능성에 따른 위험 요소를 가상공간에 구현하고, 상기 반응 확인부는 체험 시뮬레이터부를 체험하고 있는 작업자에게 발생한 위험 상황에 작업자가 어떠한 반응을 하고 어떠한 행동을 수행하는 지를 판단하고, 그 결과를 위험 감지 예측 장치에 제공하는 것을 특징으로 하며,
    상기 위험 감지 예측 장치는 상황 패턴 인식 장치의 작업장 분석 결과와 체험 시뮬레이터 장치에 따른 위험 요인에 대한 작업자의 상태 및 반응(대체형태)를 이용하여 작업장 내의 위험 발생 정도를 예측하는 위험 예측부와, 예측된 위험 정도와 작업자의 이동 궤적을 이용하여 작업자에게 위험을 사전에 알려주는 위험 통지부와, 작업장별 위험 예측 정도와, 체험 시뮬레이션 결과를 저장하고, 상황 패턴 인식 장치에 제공하여 빅데이터로 분석하도록 하는 정보 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 환경 정보 수집 장치는 작업장 내부를 촬영하는 영상 촬영부와, 작업장 내부에 설치된 통합 센서부와, 작업자가 작용하는 웨어러블 센서부와, 영상 촬영부, 통합 센서부 및 웨어러블 센서부의 측정값을 통합 수집하여 전송하는 환경 정보 전송부와, 영상 촬영부, 통합 센서부 및 웨어러블 센서부를 제어하고, 이들의 사용 시간 및 동작 유무를 판단하여 교체 시기를 알려주는 환경 정보 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상황 패턴 인식 장치는 작업자(객체)의 이동 궤적을 추적하는 궤적 추적부와, 작업장의 환경 정보를 분석 관리하는 환경 분석부와, 빅데이터 기반의 정보를 분석하는 정보 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 궤적 추적부는 환경 정보 수집 장치의 결과를 이용하여 작업장의 배경을 모델링하는 배경 모델링 모듈과, 작업자 별로 분류하고, 이들에 객체 번호를 부여하여 분류하는 작업자 분류 모듈과, 배경 모델링 모듈에 의한 작업장 내를 객체 번호가 부여된 작업자가 이동하는 궤적을 추적 분류하는 궤적 추적 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 환경 분석부는 환경 정보 수집 장치를 통해 작업장 내의 환경 정보 데이터 베이스를 구축하는 정보 구축 모듈과, 구축된 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 위험 지역과 안전 지역을 구획하여 관리하는 통합 관리 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 정보 분석부는 빅 데이터를 수집하여 필터링하는 필터링 모듈과, 빅 데이터를 분석하고 마이닝하는 빅데이터 분석 모듈과, 분석된 빅 데이터를 이용하여 데이터를 예측 분석하는 빅 데이터 예측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 작업자에게 웨어러블 센서부를 부착하여 작업자의 움직임 및 작업장에 영상촬영부, 통합 센서부를 설치하여 작업장 내의 환경정보를 수집하는 단계;
    수집된 환경 정보와 빅데이터를 이용하여 작업장의 위험 요인이 있는 지역을 인식하는 단계;
    인식된 작업장 환경 정보를 가상 체험 시뮬레이터를 이용하여 작업자가 체험하되, 위험 요인을 가상 체험 시뮬레이터에서 구현하는 단계;
    상기 가상 체험 시뮬레이터에 구현된 위험 요인에 대한 작업자가 어떠한 반응을 하고 어떠한 행동을 수행하는지 판단하고 그 결과를 수집 제공하는 단계;
    수집된 작업자의 상태 및 반응과 작업장의 환경 정보를 이용하여 위험 감지 예측을 통해 작업장 내의 위험 발생 정도를 예측하는 단계; 및
    예측 결과와 작업자의 이동 궤적을 이용하여 작업자에게 위험 발생을 통지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템의 구축 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 위험 요인은 작업장에서 발생할 수 있는 화학적 위험요소, 물리적 위험요소, 전기적 위험요소 및 시설 위험 요소를 지칭하고, 상세하게는 화재, 폭발, 중독, 오염, 절단, 넘어짐, 끼임, 떨어짐, 부딪힘, 깔림, 감전, 붕괴, 침하 및 낙반으로 분류되는 것을 특징으로 하는 산업 안전 관리 시스템의 구축 방법.
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